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龙图腾网获悉东方聚智(北京)科技创新有限公司申请的专利基于动态不确定性的视觉深度估计模型的训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120451242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510597669.1，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权基于动态不确定性的视觉深度估计模型的训练方法及装置是由钱峻;陆宽;高宇晖;娄博阳;罗云;纪士民设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态不确定性的视觉深度估计模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于动态不确定性的视觉深度估计模型的训练方法，该方法包括：获取训练集，训练集包含动态场景下时序帧对应的多组图像对；将训练集输入至待训练的视觉深度估计模型进行训练迭代，视觉深度估计模型包含：深度预测网络、位姿预测网络和语义分割网络；训练期间通过结合几何一致性自发现掩码和语义分割掩码综合确定待重构图像中各个像素点对应的动静对象状态；待重构图像为图像对中选择的一个图像；根据动静对象状态结合图像对的重构处理确定针对动态对象区域的目标损失函数。其中，在训练迭代的期间以降低目标损失函数为优化目标，训练完成的深度预测网络用于进行单目视觉深度估计，在动态场景下的推理准确性提升。

本发明授权基于动态不确定性的视觉深度估计模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态不确定性的视觉深度估计模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练集，所述训练集包含动态场景下时序帧对应的多组图像对； 将所述训练集输入至待训练的视觉深度估计模型进行训练迭代，所述视觉深度估计模型包含：深度预测网络、位姿预测网络和语义分割网络；训练期间通过结合几何一致性自发现掩码和语义分割掩码综合确定待重构图像中各个像素点对应的动静对象状态；所述待重构图像为所述图像对中选择的一个图像；根据所述动静对象状态结合图像对的重构处理确定针对动态对象区域的目标损失函数； 其中，在所述训练迭代的期间以降低所述目标损失函数为优化目标，训练完成的深度预测网络用于进行单目视觉深度估计； 其中，所述动静对象状态对应的目标概率矩阵中元素的表达式如下： ， 其中，表示目标概率矩阵中每个像素点对应的概率值；表示目标概率矩阵中各个像素点的概率值是与和均相关的；表示几何一致性自发现掩码对应的概率值，对应于第一概率矩阵中的元素；表示语义分割掩码对应的概率值，对应于第二概率矩阵中的元素；表示第一概率矩阵对应的预设权重，表示第二概率矩阵对应的预设权重； 所述目标损失函数是基于所述动静对象状态对应的目标概率矩阵进行二进制掩码后再结合图像对的重构处理得到的； 将针对目标概率矩阵进行二进制掩码处理的过程表示如下： ， ， 其中，表示二进制掩码的第一掩码结果，用于确定像素为动态对象的可能性较高的情况对应的损失；表示二进制掩码的第二掩码结果，用于确定像素为动态对象的可能性较低的情况对应的损失；表示二进制掩码的阈值； 所述目标损失函数表示如下： ， 其中，表示目标损失函数，为光度重投影损失函数；表示基础光度重投影损失，用于衡量待重构图像的源图像与经过深度估计及另一个图像视角下的相对位姿变换重构得到的重构图像之间的光度一致性；表示预设权重系数。

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